好了,你的通勤时间问题要被“普惠AI”解决了

虎嗅网 中字

生活在大城市,除了面对高昂的居住成本,还有添堵的交通环境,追逐梦想的时间越来越多耗在了早晚的通勤上。最近有关于“通勤时间”的话题刷爆网络,超长的通勤时间道出了各大城市千万级摆渡人的心声。

通往梦想的道路总是异常拥挤的,一线城市作为梦想最佳的竞技场正在产生虹吸效应。更集中的产业资源、社会公共配套,青年才俊们如飞蛾扑火般聚集,唯一不变的是行政面积。在有限的土地上要不断接纳更多的人流和车流,怎么看都像是一个更拥挤和更堵的死循环。

资源注定有限,人潮也依然涌动,有什么解决办法呢?

车辆密度最高的城市正在上演奇迹

据《2017年中国主要城市交通分析报告》显示,超大、特大城市和大、中型城市各占年度拥堵TOP10城市中的5位,而在超大、特大城市中,深圳是个明显的“反例”,其拥堵程度相对较低。

事实上,深圳很小,在扩容后才仅为北京的约八分之一,上海的约三分之一,广州的约四分之一。但却是四个超一线城市车辆平均密度最高的城市,达到每公里530辆,位居全国第一。按理说深圳的道路交通应该堵成全国第一也有理有据。然而在中国十个超特大城市中,深圳的拥堵只排倒数第二,分数远远落后于北京。

那又是什么让深圳如变魔法一般在超一线城市中表现最为优秀,乃至成为全国城市交通管理的模范生呢?

作为全国改革开放的桥头堡和经济重镇,深圳这个城市的特点就是敢为人先,在新科技运用方面也不例外。去年7月,深圳交警与华为公司成立了联合创新实验室,搭建了智慧交通创新机构,力图让整个城市的交通管理实现真正的智能化。深圳交警与华为联合打造的“交通智能体”从顶层设计入手,全面重新规划了深圳城市交通体系。

这个体系通过全平台大数据和AI算法的支撑,使得深圳交警的工作效率较以往提升了十倍。

首先是改造交通网络,改造后的网络在数据传输能力、数据存储能力、数据处理能力得以提升,数据承载能力是传统公安网络的40倍。

其次是通过道路动态监控体系实现全城交通流量全面感知。通过车牌识别、油站车牌识别等系统,以视频方式检测交通流量,检测准确率达到了95%。同时每月采集过车数据约7亿条,整合内、外部78个系统数据库的数据,有力支持交通大数据的拥堵分析和优化方案。

第三是人工智能辅助执法,原来深圳交警采用的是人工工作方式,违法行为的确认需要人工审核以确保符合相应的法律法规。深圳交警在这项工作中引入人工智能技术后,大数据研判平台实现了对卡口数据运算的秒级响应,日处理图片能力达到1000万张,对于违章图片的识别度也达到95%以上。

在华为云“交通智能体”以及相关的配套措施的支撑下,深圳交警部门在交通治理上另一个重大变化就是全局实时掌握,局部精准调配,交通治理手段能根据实时路况做到更个性化和人性化。比如拉链式通行、潮汐车道、全市精准交通信号管控模式等诸多个性化解决方案,都是深圳交警部门在国内率先推出的创新举措。

解决交通治理难题的“最后一公里”

交通管理此前一直是一个高度依赖人力的工作,交通管理之所以复杂,因为它是一场与“人性弱点”的较量。当监管和处罚存在盲区时,不可避免的会迎来投机群体:“这几个地方的红灯可以闯”、“偶尔压实线变道没关系”、“正赶时间呢!不用礼让行人”、“这个地方没看到摄像头和交警,停一停没关系”、“这个路段没有监控,可以跑到80码以上”……

在这个车与人混合的复杂道路交通环境下,目前道路交通管理的主要对象仍然是车辆,对行人的管理一直较为宽松。只要没车,闯红灯过马路,与车争路都已经是常态。但活跃在城市内大街小巷、楼宇之间的非机动车,如电单车等普遍存在违规进入机动车道行驶,闯红绿灯等违规行为,共享单车等新兴的行人交通工具也在不断对传统交通管理手段提出新的挑战。

如果将道路交通管理重心让放在车辆上,缺乏对非机动车驾驶员和行人违规行为的有效管理,依靠人力去抓现行,已经很难从根本上解决城市交通管理的难题。作为中国智慧交通管理的样板,深圳与华为联合推出的视频执法方式,正在为这一城市道路交通顽疾提出了终极解决方案。

深圳交警在40天部署完40套具备人脸识别功能的电子警察后,初期正式执法就抓拍了特殊行业人员违法在斑马线闯红灯58宗、非机动车进入机动车道行驶67宗。从违规通知到罚款缴纳都可以在移动端闭环完成,若逾期处理或者拒不处理未来还将记录个人诚信档案,以及面临进一步的处罚措施。电子警察经过深圳交通智能体快速锁定违法人员身份和其联系方式后,立即将违法信息通知到当事人,实现秒级响应,立即生效。

视频执法之所以能在实际运用上体现出高度智能化和自动化,背后有着整个智慧系统的支撑。华为云EI智能体的交通智能体能够基于开放计算平台构建,为智慧交通的AI辅助执法,提供经过AI全面优化的系统计算能力,这相比传统平台依照经验分配来说更准确也更容易量化。

在视频执法联合创新中,华为云EI智能体AI平台,构建多算法融合平台,整合多家厂商的算法,确保人脸比对的准确性,为非现场执法业务赋能,实现从查处“车”到查处“人”的跨越式发展,为交通治理难题的“最后一公里”提供切实可行的方案。

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